環保問題每每成為話題焦點，除了關于環保治理與經濟增長之間的辯證和辯論之外，技術也許能夠提供另一個視角。

IBM中國研究院資深研發總監張盟近日在“IBM大數據峰會”上介紹了其“綠色地平線”項目。

2014年7月，IBM啟動了為期10年的“綠色地平線”項目，該項目由IBM中國研究院牽頭，擬聯合IBM全球12家研究院的技術資源，探索大氣污染防治、可再生能源高效利用、節能減排等問題的解決路徑。

該項目下的一個合作內容就包括，與北京市簽署合作協議，利用IBM在天氣預測、能源管理等多方面的大數據能力，為北京的霧霾治理提供決策支撐。

污染防治的“最小代價”

在一些重大活動期間，有關方面通過“臨時管控空氣”的方式實現了 “會議藍”。但是，臨時管控空氣的代價也比較高昂。

張盟表示：“如果能夠實現精細化的空氣管理，肯定能夠大幅降低空氣治理的代價。”

精細化的空氣管理需要高精準的氣象預報。過去，國內只能做到24小時空氣質量報告，而且預測的單位半徑約為10公里。

“這種預測結果，很難為空氣管理提供決策支撐。”張盟表示：“你如果要改善明天的空氣，今天去臨時控制污染源是沒效果的，必須提前三天控制，這也意味著，我們需要72小時的空氣質量預測報告。”

為了改善重大會議期間的空氣質量，IBM協助相關機構為京津冀地區搭建了高精度三維網格模型。這一模型可以清晰呈現未來三天的空氣質量狀況，每一公里半徑的單元都會生成自己的空氣指標讀數。

“要做到這個，難度很大，我們要處理上百G的數據量。”張盟說。

除了要整理京津冀、山東、山西、內蒙古的所有污染源的排放數據，還需要結合很多傳感器數據、衛星遙感數據、天氣監測數據，生成更準確的數據清單。

“因為企業除了上報的排放量之外，還有很多私下的無組織排放，這些數據對結果的影響很大。”張盟表示，有了精確的空氣質量預測報告，相關機構就可以對污染源進行精準的管控。

張盟介紹說：“如果你要改善某一天的空氣質量，我可以給出一些建議，比如應該關閉哪些區域的污染源、什么時候開始關、關多長時間，這個區域的污染源應該關閉多少比例，做到這些之后，空氣質量可以改善多少，這些都有數字支撐。”

這些決策利用了IBM的大數據分析及數據同化、多時空尺度模型融合的認知計算、仿真模擬、污染量化決策支撐等多種技術。

能源結構轉型下的機會

更為長期的布局是推動中國的能源結構轉型，首先是提高可再生能源的利用率。

新能源產業同樣是“十二五”國家重點發展的七大戰略性新興產業之一，在政策驅動下，中國崛起了很多新能源項目。比如，在河北張家口，國家電網建立了全世界單體最大的新能源電廠，包含風能、太陽能方案。

“但這些新能源的并網存在很大問題。”張盟介紹，由于風、陽光很難預測，所以新能源電廠的每日產能很難預測，不可控的發電很難被利用到居民用電、工業用電中，“也就是說，很大一部分新能源發電都被浪費了”。

張盟舉例說，新能源發電廠向用電單位匯報明天的發電量為5萬瓦，但受到天氣影響，發電只有1萬，“那么這1萬是不能用的，用電單位還要從其他發電廠找5萬的配額；如果發電量為10萬，那么也只有5萬能用，其余5萬就浪費掉了”。

為了預知發電量，IBM研發了高精度風光一體化發電功率預測服務（HyREF）。“首先精確預測未來幾天的實時的風向、風力變化，以及陽光波動，結合電廠的新能源裝置運轉情況，預測未來幾天電廠的新能源發電曲線。”張盟介紹，目前預測的精準度可以達到90%。

國家電網在張家口的電廠采用了HyREF服務，通過精準預測，其可再生能源的利用率從20%提高到30%。張盟表示：“這10%意味著一個中型城市全天的用電量。”

HyREF是IBM在2013年推出的解決方案，目前類似張家口的合作項目，全國還有幾十個。